摘要目的 基于能谱CT容量定量参数联合炎症标志物构建肝细胞肝癌(HCC)微血管侵犯的列线图预测模型并进行验证.方法 纳入2022年5月至2024年2月新乡医学院第一附属医院和郑州人民医院收治的116例肝细胞肝癌手术患者(微血管侵犯组60例,非微血管侵犯组56例),比较两组患者术前动脉期和静脉期的能谱CT参数(碘浓度、有效原子序数、能谱曲线斜率)及炎症指标中性粒细胞/淋巴细胞比值(NLR)、血小板/淋巴细胞比值(PLR)、淋巴细胞/单核细胞比值(LMR)、系统炎症反应指数(SIRI)、全身免疫炎症指数(SII).通过Lasso回归和多因素Logistic回归筛选独立预测因素,基于预测因素构建列线图模型并验证.结果 微血管侵犯组患者动脉期的碘基值、有效原子序数、能谱曲线斜率明显高于微血管未侵犯组,差异均有统计学意义(P<0.05),但两组患者动脉期的水基值比较差异无统计学意义(P>0.05);微血管侵犯组患者静脉期的碘基值、有效原子序数、能谱曲线斜率明显高于微血管未侵犯组,差异均有统计学意义(P<0.05),但两组患者静脉期的水基值比较差异无统计学意义(P>0.05).微血管侵犯组患者的NLR、PLR、SIRI、SII明显高于微血管未侵犯组,差异均有统计学意义(P<0.05),但两组患者的LMR比较差异无统计学意义(P>0.05).将CT容量定量参数和炎症标志物作为变量纳入Lasso回归分析,共筛选出10个非零系数的变量,即动脉期碘基值、动脉期有效原子序数、动脉期能谱曲线斜率,静脉期碘基值、静脉期有效原子序数、静脉期能谱曲线斜率,NLR、PLR、SIRI、SII,此时Lasso回归模型的拟合效果最理想.将Lasso回归分析筛选出10个变量进行单因素Logistic回归分析,共筛选出动脉期碘基值、NLR、PLR、SII 4个变量;进一步纳入多因素Logistic回归分析,结果显示,动脉期碘基值、NLR、SII是HCC微血管侵犯的独立影响因素(P<0.05).用Bootstrap内部重复抽样法对建模人群数据重复抽样1 000次,验证模型的区分度,结果显示,一致性指数(C-index)=0.927,接近理想曲线.进一步行ROC曲线验证,受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.974.决策曲线分析显示,该模型能够获得较好的净获益,在预测HCC微血管侵犯时具有良好的临床效用.结论 术前动脉期碘基值、NLR、SII联合构建的HCC微血管侵犯的列线图预测模型具有较高的临床应用价值.